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<p><strong>Josemar Rodrigues</strong> -  <a href="http://www.ufscar.br/~des/docente/josemar/">http://www.ufscar.br/~des/docente/josemar/</a> </p>
<p>Universidade Federal de São Carlos - UFSCar</p>
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<strong>Título:</strong>
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<p>Modelo Latente de Longa Duração com Sistema de Reparo e Efeito Crítico</p>
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<strong>Resumo:</strong>
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<div id="resumo">
<p>Neste artigo formulamos um modelo latente com taxa de cura com sistema de reparo de células expostas à radiação. Esta abordagem latente é uma alternativa flexível ao processo estocástico de carcinogênese proposto por Klebanov e outros (1993), e está em acordo com o modelo destrutivo de longa duração recentemente formulado por Rodrigues e outros (2011). Vários modelos existentes na literatura são obtidos como casos especiais do modelo latente com longa duração. Um novo modelo latente com a distribuição de Poisson ponderada e ponto crítico é discutido como uma extensão do modelo proposto por Kim e outros (2011).  Uma nova versão do modelo modificado de Gompertz, baseado no tempo de primeira passagem pelo ponto crítico, é discutido assim como a estimação bayesiana do tamanho do tumor. Um estudo de simulação e uma aplicação em dados reais ilustram a utilidade do modelo formulado.</p>
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<strong>Title:</strong>
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<p>Latent Cure Rate Model under Repair System and Threshold Effect</p>
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<strong>Abstract:</strong>
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<div id="resumo">
<p>In this paper, we formulate a simple latent cure rate model with repair mechanism for a cell exposed to radiation. This latent approach is a flexible alternative to the stochastic process of spontaneous carcinogenesis proposed by Klebanov et al. (1993), and is along the lines of the destructive cure rate model formulated recently by Rodrigues et al. (2011). We illustrate how various cure rate models discussed in the literature can be deduced as special cases of the proposed latent cure rate model. A new latent weighted Poisson cure rate model is formulated as an extension of the threshold regression model with a cure fraction discussed recently by Kim et al. (2011). A new version of the modified Gompertz model that takes into account the first passage time of reaching the critical point is discussed, and the estimation of tumor size at detection is then addressed, from the Bayesian viewpoint. In addition, a simulation study and an application with real data set illustrate the usefulness of the proposed cure rate model.</p>
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</ul>

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